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#青训营笔记创作活动#
2月16日 打卡day25
今日学习了
所谓的并发事务，本质上就是MySQL内部多条工作线程并行执行的情况，也正由于MySQL是多线程应用，所以需要具备完善的锁机制来避免线程不安全问题的问题产生，但熟悉多线程编程的小伙伴应该都清楚一点，对于多线程与锁而言，存在一个100%会出现的偶发问题，即死锁问题。
2月16日 打卡day25
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所谓的并发事务，本质上就是MySQL内部多条工作线程并行执行的情况，也正由于MySQL是多线程应用，所以需要具备完善的锁机制来避免线程不安全问题的问题产生，但熟悉多线程编程的小伙伴应该都清楚一点，对于多线程与锁而言，存在一个100%会出现的偶发问题，即死锁问题。
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#青训营笔记创作活动#
2月15日 打卡day24
今日学习了
debug代码是一个常用而且很常见的技能，但是不是每个人都能很有效率的debug代码...
有一些idea隐藏的debug方式，虽然一些人不关注，但是有用并且能极大提升效率
文章主要介绍一些一些在实际项目中相对有用的可以提升debug能力的一些经验。最后如果说实在是有问题，但是又没办法进入调试模式，可以考虑arthas的trace和watch。
2月15日 打卡day24
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debug代码是一个常用而且很常见的技能，但是不是每个人都能很有效率的debug代码...
有一些idea隐藏的debug方式，虽然一些人不关注，但是有用并且能极大提升效率
文章主要介绍一些一些在实际项目中相对有用的可以提升debug能力的一些经验。最后如果说实在是有问题，但是又没办法进入调试模式，可以考虑arthas的trace和watch。
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#青训营笔记创作活动#
2月13日 打卡day23
今日学习了
缓存实现的时候，必须要有一种机制，能够保证内存中的数据不会无限制增加 —— 也即数据淘汰机制。数据淘汰机制，是一个成熟的缓存体系所必备的基础能力。这里有个概念需要厘清，即数据淘汰策略与数据过期是两个不同的概念。
数据过期，是缓存系统的一个正常逻辑，是符合业务预期的一种数据删除机制。即设定了有效期的缓存数据，过期之后从缓存中移除。
数据淘汰，是缓存系统的一种“有损自保”的降级策略，是业务预期之外的一种数据删除手段。指的是所存储的数据没达到过期时间，但缓存空间满了，对于新的数据想要加入缓存中时，缓存模块需要执行的一种应对策略。
2月13日 打卡day23
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缓存实现的时候，必须要有一种机制，能够保证内存中的数据不会无限制增加 —— 也即数据淘汰机制。数据淘汰机制，是一个成熟的缓存体系所必备的基础能力。这里有个概念需要厘清，即数据淘汰策略与数据过期是两个不同的概念。
数据过期，是缓存系统的一个正常逻辑，是符合业务预期的一种数据删除机制。即设定了有效期的缓存数据，过期之后从缓存中移除。
数据淘汰，是缓存系统的一种“有损自保”的降级策略，是业务预期之外的一种数据删除手段。指的是所存储的数据没达到过期时间，但缓存空间满了，对于新的数据想要加入缓存中时，缓存模块需要执行的一种应对策略。
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#青训营笔记创作活动#
2月12日 打卡day22
今日学习了
聚簇索引和非聚簇索引的根本区别：
聚簇索引中，表数据和索引数据是按照相同顺序存储的，非聚簇索引则不是。
聚簇索引在一张表中是唯一的，只能有一个，非聚簇索引则可以存在多个。
聚簇索引在逻辑+物理上都是连续的，非聚簇索引则仅是逻辑上的连续。
聚簇索引中找到了索引键就找到了行数据，但非聚簇索引还需要做一次回表查询。
InnoDB-非聚簇索引与MyISAM-非聚簇索引的区别：
InnoDB中的非聚簇索引是以聚簇索引的索引键，与具体的行数据建立关联关系的。
MyISAM中的非聚簇索引是以行数据的地址指针，与具体的行数据建立关联关系的。
一般来说，由于MyISAM引擎中的索引可以根据指针直接获取数据，不需要做二次回表查询，因此从整体查询效率来看，会比InnoDB要快上不少。
2月12日 打卡day22
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聚簇索引和非聚簇索引的根本区别：
聚簇索引中，表数据和索引数据是按照相同顺序存储的，非聚簇索引则不是。
聚簇索引在一张表中是唯一的，只能有一个，非聚簇索引则可以存在多个。
聚簇索引在逻辑+物理上都是连续的，非聚簇索引则仅是逻辑上的连续。
聚簇索引中找到了索引键就找到了行数据，但非聚簇索引还需要做一次回表查询。
InnoDB-非聚簇索引与MyISAM-非聚簇索引的区别：
InnoDB中的非聚簇索引是以聚簇索引的索引键，与具体的行数据建立关联关系的。
MyISAM中的非聚簇索引是以行数据的地址指针，与具体的行数据建立关联关系的。
一般来说，由于MyISAM引擎中的索引可以根据指针直接获取数据，不需要做二次回表查询，因此从整体查询效率来看，会比InnoDB要快上不少。
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#青训营笔记创作活动#
2月11日 打卡day21
今日学习了
Mysql 的表数据是以页的形式存放的，页在磁盘中不一定是连续的。
页的空间是 16K, 并不是所有的空间都是用来存放数据的，会有一些固定的信息，如，页头，页尾，页码，校验码等等。
在 B+ 树中，叶子节点和非叶子节点的数据结构是一样的，区别在于，叶子节点存放的是实际的行数据，而非叶子节点存放的是主键和页号。
索引结构不会影响单表最大行数，2kw 也只是推荐值，超过了这个值可能会导致 B + 树层级更高，影响查询性能。
2月11日 打卡day21
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Mysql 的表数据是以页的形式存放的，页在磁盘中不一定是连续的。
页的空间是 16K, 并不是所有的空间都是用来存放数据的，会有一些固定的信息，如，页头，页尾，页码，校验码等等。
在 B+ 树中，叶子节点和非叶子节点的数据结构是一样的，区别在于，叶子节点存放的是实际的行数据，而非叶子节点存放的是主键和页号。
索引结构不会影响单表最大行数，2kw 也只是推荐值，超过了这个值可能会导致 B + 树层级更高，影响查询性能。
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#青训营笔记创作活动#
2月10日 打卡day20
今日学习了
跨域问题的本质是浏览器为了保证用户的一种安全拦截机制，想要解决跨域问题，只需要告诉浏览器“我是自己人，不要拦我”就行。它的常见实现方式有 5 种：通过注解实现局部跨域、通过配置文件实现全局跨域、通过 CorsFilter 对象实现全局跨域、通过 Response 对象实现局部跨域，通过 ResponseBodyAdvice 实现全局跨域。
2月10日 打卡day20
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跨域问题的本质是浏览器为了保证用户的一种安全拦截机制，想要解决跨域问题，只需要告诉浏览器“我是自己人，不要拦我”就行。它的常见实现方式有 5 种：通过注解实现局部跨域、通过配置文件实现全局跨域、通过 CorsFilter 对象实现全局跨域、通过 Response 对象实现局部跨域，通过 ResponseBodyAdvice 实现全局跨域。
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#青训营笔记创作活动#
2月9日 打卡day19
今日学习了
一个比较早的工作流是 jBPM，这是一个由 Java 实现的企业级流程引擎，是 JBoss 公司开发的产品之一。
jBPM 的创建者是 Tom Baeyens，这个大佬后来离开了 JBoss，并加入到 Alfresco，并推出了基于 jBPM4 的开源工作流系统 Activiti，而 jBPM 则在后续的代码中完全放弃了 jBPM4 的代码。从这个过程中也能看出来，jBPM 在发展过程中，由于意见相左，后来变成了两个 jBPM 和 Activiti。
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一个比较早的工作流是 jBPM，这是一个由 Java 实现的企业级流程引擎，是 JBoss 公司开发的产品之一。
jBPM 的创建者是 Tom Baeyens，这个大佬后来离开了 JBoss，并加入到 Alfresco，并推出了基于 jBPM4 的开源工作流系统 Activiti，而 jBPM 则在后续的代码中完全放弃了 jBPM4 的代码。从这个过程中也能看出来，jBPM 在发展过程中，由于意见相左，后来变成了两个 jBPM 和 Activiti。
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2月8日 打卡day18
今日学习了
为什么分库分表:单机数据库的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。
一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。
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为什么分库分表:单机数据库的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。
一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。
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#青训营笔记创作活动#
2月6日 打卡day17
今日学习了
对缓存的各个方面进行了一个简单的阐述与了解，也可以看出缓存对于一个软件系统的重要价值。通过对缓存的合理、充分利用，可以大大的增强我们的系统承压性能、提升产品的用户体验。
缓存作为高并发系统中的神兵利器被广泛使用，堪称高并发系统的基石之一。而缓存的内容还远远不止我们本篇文档中所介绍的这些、它是一个非常宏大的命题。
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对缓存的各个方面进行了一个简单的阐述与了解，也可以看出缓存对于一个软件系统的重要价值。通过对缓存的合理、充分利用，可以大大的增强我们的系统承压性能、提升产品的用户体验。
缓存作为高并发系统中的神兵利器被广泛使用，堪称高并发系统的基石之一。而缓存的内容还远远不止我们本篇文档中所介绍的这些、它是一个非常宏大的命题。
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2月5日 打卡day16
今日学习了
大数取模运算是不可逆的，因此他人无法暴力解密。但是结合欧拉定理，我们可以选取出合适的p（公钥）, q（私钥）, N（用于取模的大数），让原本不可逆的运算在特定情况下，变得有那么点“可逆”的味道。数学原理决定了我们用公钥加密的数据，只有私钥能解密。反过来，用私钥加密的数据，也只有公钥能解密。
HTTPS相当于HTTP+TLS，目前主流的是TLS1.2，基于TCP三次握手之后，再来TLS四次握手。
TLS四次握手的过程中涉及到两对私钥和公钥。分别是服务器本身的私钥和公钥，以及CA的私钥和公钥。
TLS四次握手背起来会挺难受的，建议关注三个随机数的流向，以此作为基础去理解，大概就能记下来了。
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大数取模运算是不可逆的，因此他人无法暴力解密。但是结合欧拉定理，我们可以选取出合适的p（公钥）, q（私钥）, N（用于取模的大数），让原本不可逆的运算在特定情况下，变得有那么点“可逆”的味道。数学原理决定了我们用公钥加密的数据，只有私钥能解密。反过来，用私钥加密的数据，也只有公钥能解密。
HTTPS相当于HTTP+TLS，目前主流的是TLS1.2，基于TCP三次握手之后，再来TLS四次握手。
TLS四次握手的过程中涉及到两对私钥和公钥。分别是服务器本身的私钥和公钥，以及CA的私钥和公钥。
TLS四次握手背起来会挺难受的，建议关注三个随机数的流向，以此作为基础去理解，大概就能记下来了。
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#青训营笔记创作活动#
2月4日 打卡day15
今日学习了
Redis的优缺点
优点：
1、完全基于内存操作，性能极高，读写速度快，Redis 能够支持超过 100KB/s 的读写速率
2、支持高并发，支持10万级别的并发读写
3、支持主从模式，支持读写分离与分布式
4、具有丰富的数据类型与丰富的特性（发布订阅模式）
5、支持持久化操作，不会丢失数据
缺点：
1、数据库容量受到物理内存的限制，不能实现海量数据的高性能读写
2、相比关系型数据库，不支持复杂逻辑查询，且存储结构相对简单
3、虽然提供持久化能力，但实际更多是一个 disk-backed 功能，与传统意义上的持久化有所区别
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Redis的优缺点
优点：
1、完全基于内存操作，性能极高，读写速度快，Redis 能够支持超过 100KB/s 的读写速率
2、支持高并发，支持10万级别的并发读写
3、支持主从模式，支持读写分离与分布式
4、具有丰富的数据类型与丰富的特性（发布订阅模式）
5、支持持久化操作，不会丢失数据
缺点：
1、数据库容量受到物理内存的限制，不能实现海量数据的高性能读写
2、相比关系型数据库，不支持复杂逻辑查询，且存储结构相对简单
3、虽然提供持久化能力，但实际更多是一个 disk-backed 功能，与传统意义上的持久化有所区别
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